Pediatric emergency mental health presentations during early COVID-19: Comparing virtual and in-person presentations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Increased mental health (MH) needs during the COVID-19 pandemic led to the implementation of a novel pediatric Emergency Department Virtual Care (EDVC) service. Our study aimed to describe the pediatric MH patient population that used EDVC by comparing patient-specific factors of those who obtained services virtually to those seen in-person. Method: This retrospective chart review was conducted at a pediatric hospital in Eastern Ontario. Children and youth (aged 3–17) who received virtual or in-person emergency MH services from May to December 2020 were included. Patient demographics, clinical presentation details and disposition were compared between the virtual and in-person groups. Data was analyzed using descriptive statistics. Results: 1104 youth (96.1%) utilized the in-person ED for MH concerns; 45 (3.9%) used EDVC. In-person youth had a higher level of perceived risk (78.9% vs. 41.9%) and were more likely to present with concerns of depression, suicidal ideation, self-harm, or laceration (46.1% vs. 35.6%). Anxiety/situational crises or behavioural issues were more likely to present virtually. Eight patients (17.8%) were redirected to the ED from EDVC. Conclusions: Several patient-specific factors varied between youth seen in-person or virtually for MH concern. Study results can assist with the design and implementation of virtual MH care platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».